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    大牛教你使用7种卷积神经网络进行物体检测!

    -欢迎加入AI技术专家社群>> 当我们讨论对图片进行预测时,到目前为止我们都是谈论分类。我们问过这个数字是0到9之间的哪一个,这个图片是鞋子还是衬衫,或者下面这张图片里面是猫还是狗。 📷 但现实图片会更加复杂,它们可能不仅仅包含一个主体物体。物体检测就是针对这类问题提出,它不仅是要分析图片里有什么,而且需要识别它在什么位置。我们使用在机器学习简介那章讨论过的图片作为样例,并对它标上主要物体和位置。 📷 可以看出物体检测跟图片分类有几个不同点: 图片分类器通常只需要输出对图片中的主物体的分类。但物体检测必须能

    010

    fabric方法、事件、对象

    add(object) 添加 insertAt(object,index) 添加 remove(object) 移除 forEachObject 循环遍历  getObjects() 获取所有对象 item(int) 获取子项 isEmpty() 判断是否空画板 size() 画板元素个数 contains(object) 查询是否包含某个元素 fabric.util.cos fabric.util.sin fabric.util.drawDashedLine 绘制虚线 getWidth() setWidth() getHeight() clear() 清空 renderAll() 重绘 requestRenderAll() 请求重新渲染 rendercanvas() 重绘画板 getCenter().top/left 获取中心坐标 toDatalessJSON() 画板信息序列化成最小的json toJSON() 画板信息序列化成json moveTo(object,index) 移动 dispose() 释放 setCursor() 设置手势图标 getSelectionContext()获取选中的context getSelectionElement()获取选中的元素 getActiveObject() 获取选中的对象 getActiveObjects() 获取选中的多个对象 discardActiveObject()取消当前选中对象  isType() 图片的类型 setColor(color) = canvas.set("full",""); rotate() 设置旋转角度 setCoords() 设置坐标

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    领券